« Qui n’a jamais rêvé d’un coup de main d’IA pour avoir un œil partout ?, comme chaque bon manager dirait. Eh bien, voici une manière innovante d’incorporer l’intelligence artificielle dans la gestion de votre équipe d’ingénierie.
Convertir la gestion d’ingénierie d’un art en une science est plus qu’un rêve grâce à l’évolution récente de l’IA, et plus particulièrement de l’IA prédictive. Ce petit bijou technologique analyse les données pour prédire les futurs schémas comportementaux. Il peut définir automatiquement des objectifs, générer des recommandations pour améliorer les performances des équipes, et traiter nettement plus d’informations qu’auparavant.
Cette IA prédictive semble avoir catapulté les processus de gestion dans une nouvelle ère. Bien souvent, dans le passé, la gestion des ingénieurs s’est plutôt approchée d’une manière artistique que scientifique. Plus agile et motivée par des données, la gestion d’ingénierie a certes évolué sur des décennies, mais pas autant que ces derniers mois avec l’avancée de l’IA prédictive.
En quelques mois, l’évolution de l’IA, plus particulièrement de l’IA prédictive, a propulsé les processus de gestion dans une nouvelle ère.
Même pour les managers les plus aguerris, déceler des schémas cachés peut être une tâche ardue. S’ajoute à cela le facteur humain, qui manque parfois d’objectivité en évaluant les performances. C’est là que l’IA intervient en générant des rapports complets et objectifs sur les performances. L’IA peut traiter l’ensemble des données existantes sur les performances d’une équipe, ainsi que des données de référence internes et externes, pour produire un niveau d’analyse que l’homme ne pourrait réaliser à ce niveau.
A titre d’exemple, l’IA peut mieux analyser la relation entre le temps de cycle, le temps de révision de code et le taux de modification du code. Elle peut déterminer si des temps de révision de code plus longs conduisent effectivement à moins de modifications de code, signifiant ainsi un code plus stable et plus réfléchi. Ou alors elle peut conclure que de longs temps de révision retardent simplement le processus de développement sans entraîner une réduction significative des modifications.
Grâce à l’analyse de plusieurs métriques à la fois, l’IA peut aider à identifier des schémas et des corrélations qui ne seraient pas immédiatement évidents pour les gestionnaires, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions plus éclairées pour optimiser leurs processus de développement de logiciels. Pour conclure en un mot, on pourrait dire qu’avec l’aide de l’IA dans la gestion des équipes d’ingénieurs, plus besoin de jongler avec l’art et la science!
Source : Techcrunch
